Ви є тут

Головна

Метою курсу є вивчення загальних принципів побудови та функціонування інтелектуальних систем, математичних методів моделювання актів інтелектуальної діяльності, надбання практичних навичок розробки, відлагодження та використання програмних засобів з елементами штучного інтелекту.

Завдання вивчення дисципліни

Внаслідок вивчення дисципліни студенти повинні:

  • розуміти проблеми, які виникають під час побудови та при використанні сучасних систем штучного інтелекту;
  • ознайомитися з основними принципами побудови систем штучного інтелекту;
  • ознайомитися з основними математичними методами моделювання актів інтелектуальної діяльності.

У результаті вивчення дисципліни студенти повинні

знати:

  • типи моделей штучного інтелекту;
  • алгоритми та розв'язання задач штучного інтелекту;
  • відмінності між звичайними та інтелектуальними системами;
  • принципи побудови систем штучного інтелекту;
  • класифікацію задач та видів систем штучного інтелекту;
  • основні визначення та методи теорії розпізнавання образів;
  • принципи створення гібридних інтелектуальних систем на основі розпізнавання образів;
  • принципи та критерії аналізу алгоритмів штучного інтелекту;
  • застосування дисперсійного аналізу та теорії кореляції при вирішенні задач розпізнавання образів;
  • основи моделювання;
  • дерева пошуку, представлення графів, обхід в глибину та в ширину;

вміти:

  • володіти методами та технологіями організації та застосування даних у задачах штучного інтелекту;
  • застосовувати емпіричні методи та засоби інженерії програмних засобів для створення інтелектуальних систем;
  • моделювати різні аспекти інтелектуальної системи, для якої створюється програмний засіб;
  • розв'язувати математичні задачі шляхом створення відповідних застосувань;
  • здійснювати вибір програмних засобів для вирішення задач штучного інтелекту;
  • будувати моделі прийняття рішень на основі теорії розпізнавання образів, нейромереж та нечіткої логіки;
  • порівнювати методи та моделі штучного інтелекту;
  • створювати гібридні інтелектуальні системи;
  • вирішувати задачі автоматизації підтримки прийняття рішень, розпізнавання образів, діагностики, класифікації та аналізу даних;
  • аргументовано переконувати колег у правильності пропонованого рішення, вміти донести до інших свою позицію;
  • визначати та вимірювати атрибути якості моделей штучного інтелекту та програмних засобів, що їх реалізують;
  • володіти методами та технологіями об'єктно-орієнтованого програмування для вирішення задач штучного інтелекту.